Växling: Företag går mot tillämpad AI för att hitta ROI

Den tillämpade AI-eran är här, och den rör sig snabbt. Varje dag verkar det komma ett nytt AI-genombrott, oavsett om det är multimodal AI, GPT-4o eller agentisk AI. Med federal politik förskjutning för att tillåta För ännu mer AI-utveckling saktar inte denna innovationsvåg ner – den har bara börjat. Vi går in i en fas där AI byggs med verklighetsförankring i åtanke.

Men medan rubrikerna fortfarande fokuserar på AI:s potential att ersätta mänskliga jobb, verkligheten för de närmaste åren är betydligt mer praktisk: generativ AI-användning kommer att drivas av verktyg som hjälper människor, inte ersätta dem. Dessa AI-agenter är redo att ta sig an repetitiva eller datatunga uppgifter, vilket frigör tid för människor att fokusera på tänkande och beslutsfattande på högre nivå.

Så vad kan företag göra med tillämpad AI? Vi bevittnar nu ett skifte från teoretisk utveckling till praktisk implementering. Tillämpad AI handlar inte bara om innovation, utan om effekt. Fokus ligger inte längre bara på vad AI kan göra, utan på hur den kan integreras i vardagliga system för att driva affärsvärde på ett tillförlitligt och ansvarsfullt sätt.

AI:s möjligheter ligger i data

AI har potential att frigöra en av de mest underutnyttjade tillgångarna i moderna företag: data. Organisationer lagrar enorma mängder data – i själva verket, 64 % hanterar minst en petabyte data, och 41 % överträffar det med minst 500 petabyte data.Istället för att sitta fast vid denna information kan AI analysera och få fram insikter från den för att hjälpa ledare att fatta välgrundade beslut och ligga steget före konkurrenterna.

Till exempel är ett stort hinder i både försäljnings- och intäktsprognoser den manuella datainmatningen. Det finns system som tidigare hanterade dessa tidskrävande affärsverksamheter, men de är inte utrustade för att hantera de stora datamängderna eller verktygen för att korrekt använda den data de tar emot. De kan inte skalas med dagens datamängder eller leverera handlingsbara insikter i realtid. Med AI kan dessa uppgifter automatiseras från början till slut, hämta från flera källor, identifiera trender och generera korrekta prognoser med minimal mänsklig tillsyn.

Att automatisera dessa operationer erbjuder fler fördelar än bara mer tid för anställda att slutföra andra uppgifter. Det centraliserar också affärsverksamheten, datahanteringen och eliminerar risken för mänskliga fel, vilket i slutändan leder till bättre underbyggda beslut och mer tillförlitliga resultat.

Medan många företag har tillgång till stora mängder information som skulle kunna ligga till grund för bättre beslutsfattande, saknar de ofta infrastruktur eller verktyg för att analysera den effektivt. Det beror på att äldre system inte byggdes för att stödja dynamiska, AI-drivna datamiljöer och de flesta team är inte utrustade för att överbrygga den klyftan ensamma. Tillämpad AI erbjuder en väg att omvandla denna outnyttjade data till verkliga strategiska fördelar.

Noggrannhet är den grundläggande risken i företag

För företag är den största utmaningen för verklig AI-implementering precision. De flesta affärsarbetsflöden, särskilt inom branscher som finans och försäljning, kräver extremt hög noggrannhet. Dagens generativa AI-verktyg, även om de är kraftfulla, är ännu inte tillräckligt tillförlitliga för att fungera autonomt i affärsmiljöer med höga insatser. Även ett litet fel kan resultera i betydande risker. Det är därför människor fortfarande är viktiga för att säkerställa kvalitet, ansvarsskyldighet och förtroende.

Insatserna är tydliga: 97 % av cheferna inom försäljning och ekonomi Håller med om att rätt data skulle göra det mycket enklare att leverera korrekta prognoser. Men AI är bara så bra som den data den är tränad på. Att säkerställa datakvalitet och relevans är nyckeln till att frigöra verklig ROI från AI-system. "Garbage in, garbage out" gäller fortfarande: särskilt inom AI.

Med det sagt kan AI minska mänskliga fel i prognoser och avslöja insikter som är svåra att upptäcka manuellt. När den integreras korrekt kan AI automatisera centrala prognosfunktioner, eliminera partiskhet och skapa en nivå av konsekvens som manuella processer inte kan uppnå.

Framtiden för affärsframgång ligger i kombinationen av mänsklig tillsyn och maskinell intelligens. AI kan flagga de signaler som är viktigast, prioritera potentiella leads och rekommendera de bästa nästa stegen. Men det är mänskliga representanter som bygger relationer, tolkar nyanserna och i slutändan avslutar affärerna. Företag som hittar denna balans mellan att utnyttja AI för att optimera strategin och frigöra mänsklig kreativitet kommer i slutändan att leverera mer exakta prognoser, bättre kundupplevelser och starkare försäljningsresultat.

Agentic AI:s framtid inom näringslivet

När vi blickar framåt bör ledare prioritera AI-strategier som balanserar ambition med ansvarsskyldighet som ger verkligt, mätbart värde. Det handlar inte bara om vad AI kan göra, utan hur den integreras med mänskliga arbetsflöden för att lösa meningsfulla affärsproblem i stor skala.

Agentisk AI är en av de kraftfullaste formerna av tillämpad AI. Utövare kämpar idag med att analysera sina data effektivt för att utvinna handlingsbara insikter som gör att de kan arbeta mer effektivt. Genom att autonomt identifiera möjligheter, anpassa strategier och utföra uppgifter ger agentiska system team friheten att fokusera på arbete med hög effekt, utan att offra tillsyn eller precision.

Det är här AI kan göra en betydande skillnad för företag nästa år och framöver. Tillämpad AI, särskilt när den är förankrad i stark data och vägledd av expertbedömningar, kan låsa upp nya nivåer av effektivitet, noggrannhet och innovation. Den verkliga möjligheten ligger inte i hypen: den ligger i att bygga AI-verktyg som är grundade, riktade och utformade för att lösa problem som är viktiga.